近年来,X射线数字成像技术(X-DR)已经逐步应用到国内气体全封闭金属开关(Gas Insulated Metal-enclosed Switchgear,GIS)设备故障检测方面,X-DR技术不仅为维修人员提供了全新的设备检测手段,也为GIS设备运行监测及维护提供了新的方式。由于X-DR检测技术引入国内的时间不长,针对GIS设备中盆式绝缘子的检测平台搭建、检测参数推荐标准、X射线图像质量评价体系、缺陷图像库的建立、图像增强和缺陷识别等方面都少有研究。为了更好更快地将X-DR检测技术应用到盆式绝缘子检测上,本文在通过阅读大量相关文献资料以及现场模拟试验的基础上,模拟了盆式绝缘子的主要缺陷,对获取不同电压等级的盆式绝缘子X射线检测推荐参数以及提高图像质量的方法进行了研究,以实现快速诊断。本文搭建了盆式绝缘子室内和室外检测平台,该平台能够很好地满足不同规格的盆式绝缘子X-DR检测要求,根据室内、外不同检测条件,制定了不同的防护措施,并制作了盆式绝缘子三种故障缺陷的模型。本文采用正交试验方案获取盆式绝缘子X-DR射线检测的推荐参数,这种试验方案可大幅减少试验次数,提高试验效率。同时,针对盆式绝缘子射线检测,本文提出一套X射线图像质量评价体系,该体系既参考客观图像质量又充分考虑主观评价,能够全面反映图像质量,并采用正交试验数据分析软件,获取不同电压等级的盆式绝缘子射线检测推荐参数。针对盆式绝缘子射线图像对比度低的特点,采用对比度受限的自适应直方图均衡化算法,对盆式绝缘子射线图像进行了增强处理。针对如何通过有限的盆式绝缘子缺陷图像建立一个完善的盆式绝缘子缺陷图像库的问题,采用互信息对抗生成网络深度学习技术来模拟生成新样本,以丰富盆式绝缘子缺陷图像库。仿真结果表明,互信息对抗生成网络技术能够很好地应用于缺陷图像库的扩展。针对盆式绝缘子缺陷诊断方法进行研究,分别对尺度不变特征转换与最小二乘支持向量机结合和方向梯度直方图与支持向量机结合的缺陷识别方法建模仿真。结果表明,方向梯度直方图与支持向量机结合的方法更能高效、准确识别盆式绝缘子缺陷。